数值分析
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内容提要：
本书系统阐述了数值分析的基本概念和理论，内容包括：数值计算的误差，解线性方程组的直接法和迭代法，线性方程组的最小二乘解，矩阵特征值问题，插值法，函数逼近，曲线拟合，数值积分，解非线性方程和方程组的数值方法。
本书适合高等院校信息与计算、数学、应用数学、计算机应用等专业的本科生作为教材，也可供工程技术人员参考。 目录：
第1章 误差
1.1 数值方法 1.2 误差 1.3 浮点运算和舍入误差 第2章 解线性方程组的直接方法 2.1 解线性方程组的Gauss消去法 2.2 直接三角分解法 2.3 行列式和逆矩阵的计算 2.4 向量和矩阵的范数 2.5 误差分析 第3章 解线性方程组的迭代法 3.1 迭代法的基本理论 3.2 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法 3.3 逐次超松弛迭代法（SOR方法） 3.4 共轭斜量法 第4章 插值法 4.1 引言 4.2 Lagrange插值公式 4.3 均差与Newton插值公式 4.4 有限差与等距点的插值公式 4.5 Hermite插值公式 4.6 样条插值 第5章 函数逼近 5.1 函数逼近的基本概念 5.2 最佳一致逼近 5.3 最佳平方逼近 5.4 直交多项式 5.5 近似最佳一致逼近 5.6 函数按直交多项式展开 第6章 数据的最小二乘拟合 …… 第7章 数值积分 第8章 解非线性方程和方程组的数值方法 第9章 常微分方程初值问题的数值解法 第10章 常微分方程边值问题的数值解法 第11章 求线性方程线的最小二乘解的数值方法 第12章 矩阵特征值问题 参考文献 部分习题答案 前言：
自然科学、工程技术、经济、医学和人文等领域中的许多问题都可以应用有关学科知识和数学理论用数学语言描述为数学问题或建立数学模型。这些问题中只有很少一部分可以给出解析解，而绝大多数则得不到准确解或求解的计算工作量很大，需要借助于计算机进行数值求解。解这类问题通常称为科学计算。当代科学计算已渗透到极广泛的专业领域中，如计算物理、计算化学、计算生物学和计算经济学等。数值分析或称数值计算方法，又是它们的基础。本书系统地介绍了基本常用的数值计算方法和一些现代数值方法及有关理论分析。主要内容有解线性方程组的直接法和迭代法、插值法、函数逼近、数据的最小二乘拟合、数值积分、解..
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